本章介绍了神经元、感知机，以及神经网络的前向传递、激活函数、损失函数等概念，重点介绍了后向传递中参数修正的推导过程，并介绍了dropout和正则化两种防止过拟合的方法。当然，更加简单实用的方法是增加训练样本的数量和丰富训练样本的类别，在第6章中我们会进一步讨论。
[1]参考链接2-1。
[2]参考链接2-2。
[3]参考链接2-3。
